django 查询得到很大的 queryset,该如何快速遍历,有了解的大佬解答一下?

2019-08-05 14:30:05 +08:00
 dapengzhao

diango orm 查询 postgres 数据库一张表,从 1 亿数据中查询,有个条件会查到 600 多万条数据,我要对查到的数据集做遍历生成需要的格式。这个过程大概需要 70 到 80 秒。由于查到的数据要图像化到前端,这个等待过程有点太长。

for al in res:
    bytes_list.append(al['in_bytes'] + al['out_bytes'])
    packets_list.append(al['in_pkts'] + al['out_pkts'])
    time_list.append(al['start_time']).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

res 就是得到的 queryset,下面*__list 是三个空列表

2676 次点击
所在节点    问与答
14 条回复
leishi1313
2019-08-05 14:43:58 +08:00
你这条 for 可以用 sql 直接得到结果。然后查询这么慢的话可以放缓存。
009694
2019-08-05 15:12:06 +08:00
bytes_list = [al['in_bytes'] + al['out_bytes'] for al in res]
packets_list = [al['in_pkts'] + al['out_pkts'] for al in res]
time_list = [al['start_time'].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") for al in res]
ankazen
2019-08-05 15:12:12 +08:00
为什么一次性需要这么多数据呢?是不是需要设计中间层去存储查新结果?
dapengzhao
2019-08-05 15:17:22 +08:00
@009694 这样写用时 75 秒,跟之前的 for 循环差不多
dapengzhao
2019-08-05 15:19:28 +08:00
@leishi1313 有点没看懂你的意思是说可以在 sql 里面就得到想要的结果?然后说先将结果放缓存我理解成 res = [r for r in res]这样先存起来再查?这样的话分别用时 33 秒,45 秒和直接 for 循环也差不多
dapengzhao
2019-08-05 15:20:36 +08:00
@ankazen 因为查询条件是用户选择的,选的查询条件越少查出来的数据就越多
misaka19000
2019-08-05 15:25:04 +08:00
一次查询 600 万条数据?你这个简单,改需求
dapengzhao
2019-08-05 15:29:22 +08:00
@misaka19000 好嘞哥
pkuphy
2019-08-05 15:29:39 +08:00
list(res
.annotate(
bytes=F('in_bytes')+F('out_bytes'),
packets=F('in_pkts')+F('out_pkts')
).values(
'bytes', 'packets', 'start_time'
)
)
leishi1313
2019-08-05 15:48:21 +08:00
@dapengzhao sql 里也可以计算吧,select val1+val2,psql 也能直接对 datetime 进行格式化操作,照着#9 的做就好,你这一整个 for 是完全可以放在数据库做的。再说了拿 python 的 list append 600 多万条数据也太难为人了,后面这些数据要聚合的话试试 generator 吧。还有你前端不要分页的吗一次拿那么多数据
dapengzhao
2019-08-05 15:54:30 +08:00
@leishi1313 我也在想要把这个过程写成存储过程,前端只要 list 就行,画两个散点图
wzwwzw
2019-08-05 22:38:54 +08:00
曲线救国,把计算好的数据放到缓存,开个线程在后台几分钟计算一下。
leishi1313
2019-08-06 01:40:05 +08:00
@dapengzhao 我不是建议存储过程啊,我意思跟#9 差不多,你这可以用一条 query 直接在数据库查询出来的,用 Django 可以看看 annotate 和 extra 这两个就可以达到你的效果了
wd
2019-08-06 07:47:32 +08:00
提前把所有可能算出来存好

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://www.v2ex.com/t/589197

V2EX 是创意工作者们的社区,是一个分享自己正在做的有趣事物、交流想法,可以遇见新朋友甚至新机会的地方。

V2EX is a community of developers, designers and creative people.

© 2021 V2EX